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开源AI智能体编排系统：Multica 部署与使用

记录 Multica 自部署全过程，包括在线/离线安装、CLI 连接、daemon 配置等

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By xiaodongQ
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开源AI智能体编排系统：Multica 部署与使用

1. 基本介绍

multica-ai/multica

Multica 是一个托管式 Agent 平台，它聚焦于将 AI 编程智能体变成你团队中真正的”队友”。它的目标是解决 AI 编程中任务分配、执行追踪和经验沉淀的问题。Multica 管理完整的 Agent 生命周期：从任务分配到执行监控再到技能复用。

  • 定位：AI 项目管理平台（Task Management）
  • 粒度：项目 / 任务 / Agent / 技能
  • 重点：编程 Agent 协作、任务生命周期、技能复用
  • 场景：软件开发、工程任务、AI 辅助研发

对比 Paperclipai/paperclip，paperclip的定位是一个 AI 员工编排平台，其核心理念是帮助你建立一个由 AI 组成的”零人力公司”（zero-human company）。在这个系统中，你扮演”董事会”的角色，负责设定公司的顶层目标和战略，而具体的执行则交给 AI 员工团队。

  • 定位：AI 公司操作系统（Orchestration）
  • 粒度：公司 / 部门 / 角色 / 预算 / 治理
  • 重点：目标驱动、组织化、成本可控、全链路自治
  • 场景：跑产品、创业公司、全流程业务

默认情况下安装后，需要连接云端。也支持自部署(self-host)，即在本地安装服务端。下面只操作自部署模式，云端模式见原始链接。

2. 在线安装

1、使用--with-server参数，即可同时安装server服务（基于容器），不加则只安装CLI。

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[root@xdlinux ➜ ~ ]$ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.sh | bash -s -- --with-server

  Multica — Self-Host Installer
  Provisioning server infrastructure + installing CLI

✓ Docker is available
==> Setting up Multica server...
==> Using self-host assets from v0.2.28...
==> Cloning Multica repository...
Cloning into '/root/.multica/server'...
remote: Enumerating objects: 1747, done.
remote: Counting objects: 100% (1747/1747), done.
Compressing objects:  21% (370/1747), 7.04 MiB | 65.00 KiB/s
...

2、multica setup self-host

3. 离线安装（手动编译）

网络有点慢，直接GitHub上下载zip包，进行本地构建。

参考：self-host-quickstart，官网：Self-Hosting Guide

3.1. 编译本地产物

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git clone https://github.com/multica-ai/multica.git
cd multica
make selfhost

make selfhost会从 GitHub Container Registry 拉取官方预编译的 backend + web 镜像并启动。

会进行：

  • 如果没有 .env 文件，从 .env.example 自动生成一份并生成随机 JWT_SECRET
  • 拉取官方 Docker 镜像（PostgreSQL、Multica backend、Multica frontend）
  • 用 docker-compose.selfhost.yml 启动全部服务
  • 等后端 /health 端点准备就绪

执行编译：

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[root@xdlinux ➜ multica-main ]$ make selfhost
==> Pulling official Multica images...
[+] pull 3/11
 ✔ Image ghcr.io/multica-ai/multica-backend:latest Pulled                 32.2s
 ✔ Image ghcr.io/multica-ai/multica-web:latest     Pulled                 99.6s
 ✔ Image pgvector/pgvector:pg17                    Pulled                  1.3s
==> Starting Multica via Docker Compose...
docker compose -f docker-compose.selfhost.yml up -d
[+] up 6/6
 ✔ Network multica_default        Created                                  0.1s
 ✔ Volume multica_backend_uploads Created                                  0.0s
 ✔ Volume multica_pgdata          Created                                  0.0s
 ✔ Container multica-postgres-1   Healthy                                  6.1s
 ✔ Container multica-backend-1    Started                                  5.9s
 ✔ Container multica-frontend-1   Started                                  6.0s
==> Waiting for backend to be ready...

✓ Multica is running!
  Frontend: http://localhost:3000
  Backend:  http://localhost:8080

Images: ghcr.io/multica-ai/multica-backend:latest
        ghcr.io/multica-ai/multica-web:latest

Log in: configure RESEND_API_KEY in .env for email codes,
        or read the generated code from backend logs when Resend is unset.

Next — install the CLI and connect your machine:
  brew install multica-ai/tap/multica
  multica setup self-host

可能碰到的问题：网络原因，拉取镜像可能会比较慢

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#  ✔ Image pgvector/pgvector:pg17                            Pulled          1002.6s
#  ✔ Image ghcr.io/multica-ai/multica-backend:latest         Pulled           386.5s
#  ⠹ Image ghcr.io/multica-ai/multica-web:latest [⣿⣿⣿⣿⣄⣿⣿⣿⣿] 63.96MB / 93.11MB Pulling   1353.3s

这里说明下make selfhost-build的操作（上面能通则不用考虑此处）

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# make selfhost-build 会从当前代码构建（推荐开发/自托管）
  # 这会：
  # 1. 从当前 checkout 构建 server/ Go 代码
  # 2. 构建 Next.js 前端
  # 3. 通过 Docker Compose 启动完整栈（PostgreSQL + backend + web）
# make selfhost-build 实际执行的是：
  # docker compose -f docker-compose.selfhost.yml -f docker-compose.selfhost.build.yml up -d --build
  # 前者 docker-compose.selfhost.yml 定义 postgres + backend + frontend 三个服务
  # 后者 docker-compose.selfhost.build.yml 覆盖 backend 和 frontend 的 image 字段，改指向本地 multica-backend:dev 和 multica-web:dev，并用本地 Dockerfile / Dockerfile.web build

3.2. 编译后服务说明

make selfhost编译完成后可看到容器：

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[root@xdlinux ➜ ~ ]$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                                       COMMAND                  CREATED        STATUS                  PORTS                                         NAMES
dd250592feb2   ghcr.io/multica-ai/multica-web:latest       "docker-entrypoint.s…"   16 hours ago   Up 16 hours             0.0.0.0:3000->3000/tcp, [::]:3000->3000/tcp   multica-frontend-1
cdb3f46c617e   ghcr.io/multica-ai/multica-backend:latest   "./entrypoint.sh"        16 hours ago   Up 16 hours             0.0.0.0:8080->8080/tcp, [::]:8080->8080/tcp   multica-backend-1
4f20bb5cd90c   pgvector/pgvector:pg17                      "docker-entrypoint.s…"   16 hours ago   Up 16 hours (healthy)   0.0.0.0:5432->5432/tcp, [::]:5432->5432/tcp   multica-postgres-1

从上面make selfhost最后的输出也可以看到：

  • 前端：http://localhost:3000
  • 后端：http://localhost:8080

4. 解决离线验证码获取问题

登录http://192.168.1.150:3000后（此处改成了我安装server的地址），会提示输入邮箱获取验证码。

multica-login-image

若网络不通，有2种方式，可以指定环境变量后，在日志里找到验证码。操作如下：

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离线自建（make selfhost）不走邮件的话，验证码会打印到后端容器日志里。

  方式一、获取验证码的步骤

  1. 启动服务
   make selfhost
  2. 打开登录页 → 输入邮箱后不要去邮箱里找验证码
  3. 查后端容器日志
  docker compose -f docker-compose.selfhost.yml logs backend

  找到这一行：
  [DEV] Verification code for xxx@example.com: 123456
  就是这个 6 位数字。

  ---

  方式二、如果你想每次用固定验证码（方便本地反复登录）

  编辑 .env：（代码目录）
  APP_ENV=development
  MULTICA_DEV_VERIFICATION_CODE=888888

  然后 docker compose -f docker-compose.selfhost.yml restart backend，之后所有邮箱都用 888888 登录。
  ▎ ⚠️  这条规则仅对本地/私有实例生效——APP_ENV=production 时这个变量会被忽略。

实际操作，方式二，固定888888：

1、修改.env，此处我的目录文件是 /home/workspace/repo/multica-main/.env：APP_ENV和MULTICA_DEV_VERIFICATION_CODE原来都是=空：

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# APP_ENV gates production safety checks. Docker self-host pins APP_ENV to
# "production" by default. Local dev can leave it unset.
# See SELF_HOSTING.md for the full login setup.
APP_ENV=development
# Optional local/testing shortcut. Empty by default, so there is no fixed
# verification code. Without RESEND_API_KEY, generated codes print to stdout.
# If you need deterministic local automation, set a 6-digit value such as
# 888888 and keep APP_ENV non-production. This is ignored when APP_ENV=production.
MULTICA_DEV_VERIFICATION_CODE=888888

2、重启server端，docker compose -f docker-compose.selfhost.yml restart backend

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docker compose -f docker-compose.selfhost.yml restart backend
[+] restart 0/1
 ⠸ Container multica-backend-1 Restarting                                                                               0.4s

3、这里随便输入邮箱后，查看日志：docker compose -f docker-compose.selfhost.yml logs backend

可看到验证码：

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backend-1  | [DEV] Verification code for test@gmail.com: 579880

5. 页面初始化

multica-onboarding-image

6. 连接CLI（任务执行机）到服务端，并启动daemon

CLI是指Claude Code、Codex等AI智能体，负责从multica获取任务并执行。

需要先在执行机器（不一定是上面安装multica的机器，可以是其他服务器）上安装daemon，它负责探测该服务器上安装的AI Agent，并将其注册到服务端，agent被分配任务时负责执行任务。

本地实验时，CLI和multica在同一台，此处直接multica setup self-host。

http://localhost:3000/login?cli_callback=http%3A%2F%2Flocalhost%3A43751%2Fcallback&cli_state=07be025316b939f5655863aa6a36d03a改成192.168.1.150，出来的授权url再改成192.168.1.150，到远程服务器curl执行即可授权成功。

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[root@xdlinux ➜ multica-main ]$ multica setup self-host
Current configuration:
  server_url: http://localhost:8080
  app_url:    http://localhost:3000

This will reset your configuration. Continue? [y/N] y
Configured for self-hosted server.
  server_url: http://localhost:8080
  app_url:    http://localhost:3000
  config:     /root/.multica/config.json

Opening browser to authenticate...
If the browser didn't open, visit:
  http://localhost:3000/login?cli_callback=http%3A%2F%2Flocalhost%3A43751%2Fcallback&cli_state=07be025316b939f5655863aa6a36d03a

Waiting for authentication...
Authenticated as xiaodong0795 (xiaodong0795@gmail.com)
Token saved to config.

Found 1 workspace(s):
  • xd的工作区 (c29ac859-3d9f-4113-bafb-c43a9f26b742)

→ Run 'multica daemon start' to start your local agent runtime.

Starting daemon...
Daemon started (pid 2077248, version 0.2.27)
Logs: /root/.multica/daemon.log

✓ Setup complete! Your machine is now connected to Multica.

multica daemon status查看deamon状态。

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[root@xdlinux ➜ multica-main ]$ multica daemon status
Daemon:      running (pid 2.077248e+06, uptime 2m22s)
Agents:      claude, codex, openclaw
Workspaces:  1

连接成功，可看到这台执行机了：

multica-cli-image

AI, AI智能体
AI Multica Agent 自部署
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